Swin-Transformer在阿尔茨海默病图像分类中的应用

资源摘要信息:"Swin-Transformer 图像分类网络实战项目：阿尔茨海默病数据图像识别（迁移学习）" 知识点: 1. Swin-Transformer: Swin-Transformer是一种基于Transformer的图像分类网络，它是通过Transformer来处理图像数据，具有良好的图像处理能力。Swin-Transformer的参数量约为8000万，这使得它在图像分类任务中具有较高的准确性和效率。 2. 迁移学习: 迁移学习是一种机器学习方法，它将一个问题的知识应用到另一个相关问题上。在这个项目中，Swin-Transformer使用了在imagenet上预训练的权重进行迁移学习，这大大提高了训练的效率和准确性。 3. 数据集: 项目使用了包含阿尔茨海默病（AD）、轻度认知障碍（CI）和普通正常（CN）三种类别的数据集。这些数据集用于训练Swin-Transformer，使其能够识别这些类别。 4. 数据增广: 数据增广是一种提高模型泛化能力的方法。在这个项目中，训练过程中会对数据集进行随机裁剪、翻转等数据增广操作，以提高模型的鲁棒性。 5. 训练过程: 训练过程包括数据预处理、模型训练、结果保存和分析等步骤。训练完成后，会在run_results文件内生成训练集的loss曲线、学习率衰减曲线、测试集的精度曲线、混淆矩阵以及训练日志等。 6. 预测: 通过predict.py文件，我们可以将待预测的图像放在inference文件夹下，代码会自动将该文件下所有的图像进行预测，并在原图像左上角写入最大的前三个类别和概率，无需更改任何代码。 7. JSON文件: 在训练过程中，会自动生成数据集类别的json文件，并且通过json文件自动设定网络的输出维度，不需要自己定义输出的channel。 8. Swin-Transformer在医学图像识别的应用: 该项目利用Swin-Transformer对阿尔茨海默病数据图像进行识别，展示了Swin-Transformer在医学图像识别领域的应用潜力。 通过以上知识点的介绍，我们可以了解到Swin-Transformer在图像分类任务中的应用，以及如何使用迁移学习、数据增广、训练和预测等技术来处理医学图像数据。